1000 resultados para Multi-modelos


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Em sistemas produtivos onde a diversificação da produção é vista como estratégia competitiva, a customização torna-se uma ferramenta importante, pois possibilita a produção de itens diferenciados a custos similares aos de produtos padronizados. No entanto, sua implementação requer certa flexibilidade no processo produtivo, sendo esta adquirida através da adoção de linhas de montagem capazes de alternar diferentes modelos de um mesmo produto, denominadas como linhas de montagem multi-modelos. Neste tipo de sistema produtivo, a distribuição das tarefas de montagem entre as estações de trabalho tende a ser mais complexa, devido às características de cada modelo produzido pela linha. Dessa forma, o estudo do problema de balanceamento de linhas de montagem multi-modelos é necessário ao desejar-se obter uma melhor distribuição da carga de trabalho entre as estações e, conseqüentemente, um aumento de produtividade. Esta dissertação propõe uma sistemática para realização de balanceamento em linha de montagem multi-modelos. Para tanto, são classificados quanto às suas características e aplicabilidade procedimentos de balanceamento de linhas multi-modelos desenvolvidos por diversos autores. Um desses procedimentos, inserido na sistemática proposta, tem sua aplicação ilustrada através de um estudo de caso em uma indústria de manufatura.

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This work addresses issues related to analysis and development of multivariable predictive controllers based on bilinear multi-models. Linear Generalized Predictive Control (GPC) monovariable and multivariable is shown, and highlighted its properties, key features and applications in industry. Bilinear GPC, the basis for the development of this thesis, is presented by the time-step quasilinearization approach. Some results are presented using this controller in order to show its best performance when compared to linear GPC, since the bilinear models represent better the dynamics of certain processes. Time-step quasilinearization, due to the fact that it is an approximation, causes a prediction error, which limits the performance of this controller when prediction horizon increases. Due to its prediction error, Bilinear GPC with iterative compensation is shown in order to minimize this error, seeking a better performance than the classic Bilinear GPC. Results of iterative compensation algorithm are shown. The use of multi-model is discussed in this thesis, in order to correct the deficiency of controllers based on single model, when they are applied in cases with large operation ranges. Methods of measuring the distance between models, also called metrics, are the main contribution of this thesis. Several application results in simulated distillation columns, which are close enough to actual behaviour of them, are made, and the results have shown satisfactory

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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

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A economia compartilhada teve origem na década de 1990 nos Estados Unidos impulsionada pelos avanços tecnológicos que propiciaram a redução dos custos das transações on-line peer-to-peer (SHIRKY, 2008), viabilizando a criação de novos modelos de negócio baseados na troca e no compartilhamento de bens e serviços entre pessoas desconhecidas (SCHOR, 2015). A economia compartilhada é constituída por práticas comerciais que possibilitam o acesso a bens e serviços, sem que haja, necessariamente, a aquisição de um produto ou troca monetária (BOTSMAN; ROGERS, 2011). Atualmente, a economia compartilhada está tomando forma no Brasil, por meio da expansão de modelos de negócio que visam ao compartilhamento, à troca e à revenda de produtos e serviços. Assim, objetivando expandir o conhecimento sobre este fenômeno econômico, realizou-se um estudo de caso múltiplo em quatro empresas representantes dessa economia, com o objetivo de conhecer os seus modelos de negócio, enfatizando uma abordagem holística para compreender como essas organizações realizam seus negócios (ZOTT; AMIT; MASSA, 2011). Como resultado deste estudo, constata-se que a economia compartilhada abrange uma extensa gama de modelos de negócio (SCHOR, 2014), dentre os quatro casos estudados foram observados três modelos de negócio distintos. Ademais, por meio dos casos estudados, evidencia-se que as empresas da economia compartilhada tendem a desenvolver sinergias com empresas da economia tradicional para garantir sua sustentabilidade, visto que, das quatro empresas estudadas, três já estão desenvolvendo transações business-to-business com parceiros da economia tradicional, constatando-se assim o surgimento de uma economia híbrida constituída pelo mercado capitalista e pelas iniciativas de compartilhamento (RIFKIN, 2014). Todavia, verifica-se que a aproximação com empresas tradicionais não significa o abandono da essência de compartilhamento e sustentabilidade socioambiental, inerentes às propostas de valor das atividades da economia compartilhada.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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O sucesso da aplicação de técnicas de Análise das Decisões como apoio em problemas com um único objetivo predominante abriu caminho para estudos de problemas mais ambiciosos como os de decisões com multicritérios e decisões e de grupo (estes dois tipos utilizam metodologias muito semelhantes). Como evolução natural da Análise das Decisões, resultou a metodologia MAUT (Multi-Attribute Utility Theory). Seu rigorismo teórico torna as aplicações difíceis para um analista menos preparado. Como conseqüência, surgiu a metodologia AHP (Analytic Hierarchy Process) de utilização extremamente simples. A crítica ao AHP veio da escola européia que criou uma série de métodos conhecidos pela abreviação comum: MCDA (Multicriteria Decision Aid).

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Actualmente tem-se observado um aumento do volume de sinais de fala em diversas aplicações, que reforçam a necessidade de um processamento automático dos ficheiros. No campo do processamento automático destacam-se as aplicações de “diarização de orador”, que permitem catalogar os ficheiros de fala com a identidade de oradores e limites temporais de fala de cada um, através de um processo de segmentação e agrupamento. No contexto de agrupamento, este trabalho visa dar continuidade ao trabalho intitulado “Detecção do Orador”, com o desenvolvimento de um algoritmo de “agrupamento multi-orador” capaz de identificar e agrupar correctamente os oradores, sem conhecimento prévio do número ou da identidade dos oradores presentes no ficheiro de fala. O sistema utiliza os coeficientes “Mel Line Spectrum Frequencies” (MLSF) como característica acústica de fala, uma segmentação de fala baseada na energia e uma estrutura do tipo “Universal Background Model - Gaussian Mixture Model” (UBM-GMM) adaptado com o classificador “Support Vector Machine” (SVM). No trabalho foram analisadas três métricas de discriminação dos modelos SVM e a avaliação dos resultados foi feita através da taxa de erro “Speaker Error Rate” (SER), que quantifica percentualmente o número de segmentos “fala” mal classificados. O algoritmo implementado foi ajustado às características da língua portuguesa através de um corpus com 14 ficheiros de treino e 30 ficheiros de teste. Os ficheiros de treino dos modelos e classificação final, enquanto os ficheiros de foram utilizados para avaliar o desempenho do algoritmo. A interacção com o algoritmo foi dinamizada com a criação de uma interface gráfica que permite receber o ficheiro de teste, processá-lo, listar os resultados ou gerar um vídeo para o utilizador confrontar o sinal de fala com os resultados de classificação.

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As recentes e crescentes modificações no sector eléctrico, tanto nacional como mundial, tornam actualmente os mercados de electricidade um caso de estudo singular e interessante. De facto, o desenvolvimento de ferramentas de análise que permitem avaliar a evolução dos comportamentos que estes mercados adoptam face à dinâmica das suas constantes transformações é, à partida, uma mais valia para as suas principais entidades. Muitas vezes os negociadores deste sector ficam satisfeitos com o resultado final. Contudo, se investigarmos mais minuciosamente, dinheiro e recursos são desperdiçados e potenciais ganhos permanecem por descobrir. Uma negociação automática, que utilize agentes computacionais autónomos, promete um elevado nível de eficiência e acordos de maior qualidade. Muitos modelos de mercado actuais são simulados através de ferramentas computacionais, algumas das quais baseadas em tecnologia multi-agente. Esta dissertação apresenta um simulador que permite ajudar a resolver vários problemas inerentes à contratação bilateral de energia. O simulador envolve dois agentes do mercado de retalho, um comprador e um vendedor de energia eléctrica, e suporta a negociação bilateral multidimensional. Cada agente tem no seu portefólio um conjunto de opções que modelam o seu comportamento individual. A essas opções dá-se o nome de estratégias de negociação. O simulador é composto por estratégias de concessão e imitativas. As estratégias de concessão ditam a velocidade de cedência que cada agente terá, enquanto que as estratégias imitativas têm em conta o comportamento passado do oponente, antes da formulação de uma nova oferta. A validação experimental do simulador foi efectuada através da realização de uma experiência computacional. O método experimental consistiu na experimentação controlada. A experiência teve como principal objectivo validar as estratégias através da verificação, em computador, de um conjunto de hipóteses formuladas através de diversas observações e conclusões da negociação real. Os resultados confirmaram as hipóteses, permitindo concluir que a estratégia de concessão baseada no volume de energia conduz a um melhor benefício para ambos os negociadores, enquanto que a estratégia de concessão baseada na prioridade dos itens conduz à troca de um maior número de propostas negociais.

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Tese de Doutoramento, Ciências do Mar (Biologia Marinha)

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

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Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística

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BACKGROUND: Wireless capsule endoscopy has been introduced as an innovative, non-invasive diagnostic technique for evaluation of the gastrointestinal tract, reaching places where conventional endoscopy is unable to. However, the output of this technique is an 8 hours video, whose analysis by the expert physician is very time consuming. Thus, a computer assisted diagnosis tool to help the physicians to evaluate CE exams faster and more accurately is an important technical challenge and an excellent economical opportunity. METHOD: The set of features proposed in this paper to code textural information is based on statistical modeling of second order textural measures extracted from co-occurrence matrices. To cope with both joint and marginal non-Gaussianity of second order textural measures, higher order moments are used. These statistical moments are taken from the two-dimensional color-scale feature space, where two different scales are considered. Second and higher order moments of textural measures are computed from the co-occurrence matrices computed from images synthesized by the inverse wavelet transform of the wavelet transform containing only the selected scales for the three color channels. The dimensionality of the data is reduced by using Principal Component Analysis. RESULTS: The proposed textural features are then used as the input of a classifier based on artificial neural networks. Classification performances of 93.1% specificity and 93.9% sensitivity are achieved on real data. These promising results open the path towards a deeper study regarding the applicability of this algorithm in computer aided diagnosis systems to assist physicians in their clinical practice.